SAP Leonardo Now(레오나르도 나우) #1, 오전 세션 정리 / Digital Boardroom 끝내줌!

SAP Leonardo Now(레오나르도 나우) #1, 오전 세션 정리 / Digital Boardroom 끝내줌!
 2018년 11월29일(수) 서울 시청 앞에 있는 플라자 호텔에서 SAP Leonardo Now 가 진행 되었습니다. SAP의 NOW라는 행사는 SAP가 주최하는 고객 대상 컨퍼런스 성격의 행사인데요. 이번에는 NOW 앞에 Leonardo가 붙어서 SAP의 전 제품에 대한 행사가 아닌 Leonardo만의 행사로 구성 되었습니다. 참석 해 보니 생각보다 규모가 크지는 않았지만 다른 벤더들과는 사뭇 다른 내용들이 많이 있어서 회원 분들과 공유해 보고자 합니다.

<SharedIT Insight>라는 콘텐츠가 내용이 좀 많다보니 전체를 요약할 수 있는 내용이 있으면 보기 더 편할 것 같더군요. 그래서 이번 포스팅 부터는 아래와 같이 아젠다를 추가합니다. (세줄 요약 같은 것을 기대하셨다면 살포시 뒤로가기를 눌러주세요. 내용이 길더라도 양질의 내용으로 꽉꽉 채우겠습니다 ㅎㅎ)

단 이번 세미나는 내용이 다소 많은 관계로 두 번에 걸쳐서 포스팅 합니다. 이번 포스팅에서는 아래 내용을 다룰 예정입니다.

1. SAP Leonardo NOW 세미나 첫 인상
2. 오전 세션 정리
 1) 본사 임원 키노트 
 2) 애널리틱스 트렌드와 사례
 3) 부스 탐방 : SAP Digital Boardroom


그럼 시작 해 보겠습니다!



SAP Leonardo NOW 세미나 첫 인상
 

 

이번 행사 역시 최근에 참석했던 VERITAS 행사의 QR코드 처럼 입장을 위한 바코드를 제공 했습니다. 등록데스크에 마련되어 있는 스캐너에 문바로 받은 url에서 확인한 바코드를 스캔하면 바로 제 정보가 나타나고 네임택을 건네받을 수 있었습니다. 비용이 조금 들더라도 이렇게 간편하게 네임택을 인쇄할 수 있게 하여 빠른 입장이 가능하게 한 것은 바람직한 조치라고 생각됩니다. 입장부터 대기줄 엄청 길면 행사 관계자는 사람 많이 왔다고 좋아할 수 있겠으나 참석자들은 짜증만 나기 마련이니까요.

입장 해 보니 생각보다 행사장 규모가 크지 않습니다. 코엑스 하모니 볼룸의 절반도 채 되지 않을 정도인데요. 세션이 진행되는 메인 홀로 입장 해 보니 오늘 행사 규모를 확실히 알 수 있었습니다.





보시는 것 처럼 원탁테이블 형태의 구조로 되어 있었습니다. 보통 이런 구조는 50명 내외 혹은 100명 내외의 세미나에서 자주 사용하는 형태입니다. 참석한 고객과 주최측 관계자가 한 자리에 앉아 함께 세션을 듣고 식사를 하면서 네트워킹 시간을 갖기 위해서죠. 분명 오픈세미나 였던 것으로 기억하는데 잘못 온건가 싶었습니다. 행사 시작보다 40여분 일찍 도착했음에도 자리가 거의 남아있지 않았거든요. 일단 중간 구석에 간신히 자리를 잡았습니다. 그런데 원탁테이블이라....... 제가 앉은 자리는 전방이 아닌 후방을 바라보는 자리라 어쩔 수 없이 의자를 180도 돌릴 수 밖에 없었네요. (일자 테이블이 좋은데 ㅠ_ㅠ)


키노트 세션 #1 Unlock Your Intelligent Enterprise with SAP Leonardo / Mala Anand, President, SAP Leonardo




첫 번째 키노트 세션은 IT기술의 변화에 대해 소개하는 것으로 시작 했습니다. 현재 우리는 클라우드, 모바일, 빅데이터 시대를 넘어서 인텔리전트 시대에 접어들었고, 이 인텔리전트의 핵심 기술은 머신러닝과 AI입니다. 이 기술들의 도움으로 우리는 미래를 예측할 수 있게 된 것이죠. 많은 프로세스들을 자동화 시킬 수 있었음은 덤이구요.




Intelligent Technologies 시대에 기업은 지능형 기업, Intelligent Enterprise로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 3가지 항목이 중요한데요. Intelligent Suite, Intelligent Technologies, Digital Platform 입니다. 간략이 요약하면 다음과 같습니다.

 - Intelligent Suite : SAP 애플리케이션들을 통해 수집되는, 우리가 자세히 들여다 봐야 할 방대한 정형, 비정형 데이터들
 - Digital Platform : SAP HANA와 같은, 데이터를 저장하고 처리하는 플랫폼
 - Intelligent Technologies : Intelligent Suite를 통해 Digital Platform으로 저장 된 데이터를 분석하고 새로운 비즈니스 기회를 창출해 낼 수 있는 기술

즉, 인텔리전트 기술을 통해 우리는 기존 비즈니스를 새롭게 정의하고 상상해 나갈 수 있는 것입니다.




SAP Leonardo는 기업들이 Intelligent Enterprise로 진화하기 위한 방법론을 제시합니다. 먼저 Intelligent Technologies들이 내장되어 있는 SAP의 많은 애플리케이션들을 통해 기존 비즈니스를 최적화 시킵니다. 그리고 마련된 산업별 Innovation Kits를 참고하여 기업이 직면한 문제를 해결하고 경쟁력을 향상시킵니다. 더 나아가 SAP는 고객과 함께 어떻게 기업의 비즈니스를 혁신할 것인가에 대해 고민하고 실행해 옮길 수 있도록 도와줍니다. 물론 이것들은 SAP Cloud Platform 위에서 구현 될 것입니다.


  

Intelligent Suite를 구성하고 있는 애플리케이션 라인업 입니다. 이 다양한 애플리케이션들이 Intelligent Technologies를 통해 점점 진화해 하고 있으며 바로 사용할 수 있는 기술들입니다.




앞서 잠깐 언급했었던 Industry Innovation Kits 입니다. 각 산업군 별로 직면에 있는 다양한 문제들을 해결하기 위해 산업군에 맞는 기술들로 이미 해결책을 준비 해 뒀습니다. 고객은 자신들이 속한 산업군의 Kits를 참고하여 문제를 해결 해 나가면 됩니다. 대책 없이 기술을 제공하는 것이 아닌, 그동안 축적된 경험을 토대로 소위 산업군 별 맞춤 가이드라인을 제공하고 있는 것이죠.




애널리틱스는 의사결정을 도와주어 35%의 매출을 증가시켰고, 머신러닝은 미수채권 관리에 있어서 94%의 효율성 향상을 가져다 주었으며 AI의 도움으로 유지보수 비용을 60%나 절감시켰고, IoT를 토대로 현장인력의 안전도를 10% 증가시켰습니다.
(중간에 고객 사례가 나오는데, 오후 세션에서 해당 사례에 대한 자세한 소개가 나왔기에 나중에 소개하겠습니다.




이처럼 고객의 Intelligent Enterprise로의 진화를 도와주는 SAP Leonardo Center는 서울에도 만들어 질 예정입니다. 여기서 고객들은 SAP와 함께 어떻게 기업이 당면한 문제를 해결하고 Intelligent Enterprise로 거듭날 수 있는지 함께 고민하고, 다른 여러 사례를 학습하고, SAP 솔루션들을 실습하고, 전혀 다른 비즈니스 환경을 상상하고 새로운 기회를 창출할 수 있을 것입니다.



키노트 세션 #2 A Life of CFO in Intelligent Enterprise / Richard McLean, CFO, APJ


이번 세션은 APJ CFO가 기업 내 CFO 역할의 변화에 대해 이야기 했습니다. 본인이 CFO로 합류했던 10년전과 비교하여 한정된 인력으로 인해 충분히 대응하기 어려울 만큼 비즈니스 자체가 복잡해 지고 있다고 하는데요. CFO.COM의 보고서에 따르면  91%의 CEO는 재무부서가 예측 분석이 가능한 심도있는 시각을 제공 해 주기를 바라고 있으며 32%의 CEO는 CFO가 우리 조직이 직면한 문제를 제대로 이해하지 못한다고 합니다. 이에 반해 83%의 재무부터 리더는 보다 진보된 분석기술이 현업 부서를 도와줬으면 좋겠다고 피드백을 제공 했습니다.




과거에는 지열별로 오피스가 나눠져 있었고 해당 오피스에서 재무 업무를 처리 했으나 이제는 업무별로 나눠서 글로벌에서 통합적으로 관리한다고 합니다. 이로 인해 사업 규모가 커지고 복잡해 지더라도 보다 유연하게 현업의 요구에 대응할 수 있게 된 것이죠.

 

CFO는 이제 영업기회도 지능적으로 관리해야 합니다. 단순히 회사 내 비용만 통제하는 것이 아닌 실제 영업 딜이 어떻게 움직이고 워크플로우를 단순화 시켜서 현업 직원들의 업무를 도와줘야 합니다. 이를 위해 시스템 기반으로 정보를 통제하고 하나의 소스로 정보를 제공하여 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 해 줍니다.




경영진의 회의도 디지털화 될 필요가 있는 것이죠. SAP Digital Boardroom을 통해 비즈니스를 분석하고 자유자재로 다룰 수 있습니다. 이 Digital Boardroom을 통해 기업 상태를 실시간으로 점검하고(투명성 강화) 즉각적인 인사이트를 탐색할 수 있으며 미팅을 단순화 시켜 빠른 의사결정을 내릴 수 있습니다.




중요한 것은 머신러닝 입니다. 기업 내 데이터들을 분석하고 새로운 기회를 발견 해 낼 수 있는 머신러닝의 힘으로 비즈니스를 새롭게 재탄생 시킬 수 있습니다. 기업용 머신러닝 시장은 2020년에 무려 약 20조원까지 커질 것으로 예상되고 있습니다. 

이렇듯 CFO의 역할이 과거처럼 재무분야만 책임지는 것이 아닌, 영업기회를 점검하고 업무 프로세스를 개선하고 새로운 비즈니스 기회를 만들어 내면서 기업 전체를 관장하는 역할로 확장될 수 있습니다. 이것이 미래의 Intelligent Enterprise에서 요구하는 역량이며 SAP가 도와줄 수 있다고 하면서 세션은 끝났습니다.



오전 세션 #1 비즈니스 혁신을 가속화하는 차세대 애널리틱스 트렌드와 사례 / 김희배 본부장

본사 임원들의 키노트 세션이 이어 시작된 오전 세션의 첫 번째는 강렬한 동영상으로 시작 했습니다.




영화 '로보캅 2014'의 한 장면인데요. 오토바이를 타고 범죄 현장으로 출동하면서 고글의 화면으로 CCTV, 내비게이션, 범죄자 신상정보'를 한번에 실시간으로 탐색하고 있습니다. 현장에 도착하기도 전에 미리 상황을 파악하고 도착 하자마자 바로 조치를(자비 없이 바로 빵 쏘더군요 ㅋ) 취하고 있는데요. 이렇듯 각종 데이터(정형 데이터, 비정형 데이터)를 실시간으로 조회 함으로써 즉각적인 행동을 할 수 있는, 소위 미래의 경찰 모습을 보여주고 있습니다. 하지만 이 사례의 경우 데이터 사용자가 로보캅 한 사람에게만 해당 된다는 것이 한계라고 할 수 있는데요.




이 동영상은 테슬라 모델S의 자율주행 시연 영상입니다. 테슬라의 경우 GM대비 생산량이 거의 1/10 수준인데 시가총액은 최근 잠시나마 GM을 앞질렀습니다. GM과 테슬라의 결정적인 차이는 바로 자율주행 시대를 위해 엄청난 양의 데이터를 수집하고 있고, 그 데이터를 이미 오토파일럿이라는 가장 진보된 반자율주행 기술에 녹여내고 있다는 것인데요. 테슬라는 모델S의 외부 카메라로 수집하는 데이터 뿐만 아니라 운전자 개인의 경험 데이터(운전 습관)과 합쳐서 새로운 운전 경험을 제공하고 있습니다. (가령, 자주 다니는 길에서 야생동물이 출몰하여 멈춘적이 많았다면, 향후 같은 곳을 지날때 오토파일럿이 개입하여 자동으로 그 지점에서 야생동물이 출현하지 않았더라도 속도를 줄이는 것이죠.)이 테슬라의 데이터 경쟁력을 유수의 많은 투자기관에서 인정하고 있기 때문에 GM의 시가총액을 앞설 수 있었던 것입니다.

맥킨지는 2030년까지 차량에서 수집된 데이터의 시장가치가 연간 800조원에 이를 것이라고 전망 했다고 합니다. 우버의 미래는 자율주행이라고 하는 것과 일맥상통하는 부분입니다.




이렇게 데이터의 중요성이 나날이 증가하는 와중에 기업이 데이터 중심의 기업으로 탈바꿈(Digital Transformation)하기 위해서 중요한 것은 데이터 인데요. 그 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 인사이트를 얻기 위해서는 분석 즉, 애널리틱스가 필요합니다. 데이터 판매를 통한 새로운 비즈니스 모델을 만들 기 위해서는 그 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 연구가 필요하겠죠. 수 많은 데이터 속에서 새로운 기회를 발견하기 위해 중요한 것이 바로 애널리틱스 입니다. 왜 애널리틱스가 중요한 지에 대해 위 장표에 있는 4가지 내용에 대해서 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.




먼저 정확한 의사결정의 중요성이 그 어느때보다 절실히 요구된다는 것입니다. Gartner CIO Survey 2018 보고서에 따르면 경쟁자 대비 비즈니스 차별성을 가져다 줄 수 있는 기술로 기대하는 것에 대해 물어보니 BI/Analytics가 26%로 가장 중요한 항목으로 꼽았다고 하는데요. 그 하단에 있는 항목들 중 IOT, CRM, AI, ERP, Automation 등은 데이터의 분석을 통해 구현되는 기술들이기 때문에 BI/Analytics의 26%가 그 점유율 보다 훨씬 더 높은 가치를 보이는 기술이라고 할 수 있겠습니다.


 

영국의 도시가스 사업자도 그들의 설치한 270만 가구로 부터 얻는 정보들을 토대로 현장 작업자들에게 필요한 작업을 지시하고 경영진 입장에서는 한눈에 현황을 파악 함으로써 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 기존 회사들의 의사결정 프로세스를 생각해 보면, 실시간으로 의사결정 해서 지시를 내린다는 것이 얼마나 대단한 것인지 실감하실 수 있을 겁니다.

가령 제가 몸담았던 과거 회사는 어떤 문제 혹은 지시사항라도 경영진의 결재를 받기 위해서는 임원실에 찾아가 바로 구두보고 하지 않는 이상 실무진에서 데이터 분석해서 보고서 올리고 팀장 -> 임원 결재 라인 타서 검토 받고 최종 결재날 때 까지 최소 3일은 걸렸던 것 같습니다. 새롭게 추진하는 내용이라면 뭐.... 2주는 기본으로 걸렸던 것 같네요.




두 번째는 프로세스 중심에서 데이터 중심으로 변화해야 한다는 것입니다. 앞장의 실시간 분석 및 의사결정이 정말 중요하지만 과연 정말 그것이 가능 하겠느냐 라는 의구심이 들 수 있습니다. 우측의 포레스터 리서치 보고서를 보시면 SAP가 가장 우측 상단에 위치하고 있는 것을 알 수 있는데요. 실시간 분석에 대한 실제 사례를 한번 보시죠.




보시는 것 처럼 레이싱 대회에 출전하는 자동차들은 차량 외관에 갖가지 후원사 로고를 부착시키는데요. SAP는 후원사 로고가 얼마나 많이 노출되고 있는지를 보여주어 광고 효과를 분석할 수 있게 해 줍니다. 또한 차량 내부에 250개가 넘는 센서를 부착해서 트랙을 돌 때마다 변동하는 부품들의 수치를 참고하여 언제 어느 타이밍에 최소한으로 피트인 해야 하는지 레이서에게 알려줄 수 있습니다. 이런 방대한 데이터의 빠른 분석은 사람이 할 수 없습니다. 기계 즉 머신러닝의 힘이 필요한데요.




SAP는 위와 같이 애플리케이션에 머신러닝 기술을 활용하여 점점 발전시키고 있습니다. ERP의 경우 50%까지 자동화 할 수 있도록 연구하고 있다고 합니다. 




세 번째는 정보가 고객 경험에 있어 가장 중요한 요소가 되었다는 것입니다. 스페인 이비자 섬의 팔라디움 호텔의 경우 투숙객에게 팔찌를 주고 이 팔찌로 룸 출입부터 호텔의 갖가지 장소에 방문하거나 경험하는 모든 행동들에 대한 데이터를 수집합니다.




위와 같이 각종 투숙객의 데이터를 종합적으로 분석하여 추후 다시 방문했을 때에는 미처 경험하지 못했던 프로그램들을 제안하고 투숙객 취향에 맞는 룸이나 상품을 추천하여 결론적으로 단순 손님에서 우리 호텔의 팬이 될 수 있도록 유도하고 있다고 합니다. 방문 할 때마다 나를 위한 맞춤 서비스가 제공되니 소위 단골이 될 수 밖에 없겠죠. 하지만 유럽에 살지 않고서야 자주 방문은 어려울 테니 위와 같은 혜택을 받기는 어려워 보입니다.(해외 나가 본지가 벌써... 여권 만료 됐어요 엉엉) 가족단위 여행객 보다는 젊은이들 위주의 클럽과 파티 중심의 섬이라고 하여 우리나라 젊은 관광객들에게도 각광받고 있는 여행지입니다.(라고 구글느님께서 답변을....)




마지막으로 데이터 판매/활용을 통한 새로운 비즈니스 모델의 출현 입니다. 세상에 2020년까지 10%의 기업이 기업의 내부 정보를 토대로 비즈니스 하는 사업부를 만들 것이라고 합니다. 물론 글로벌 기준의 통계예측이겠으나 그렇게 괴리감이 느껴지지 않는 것이, 제가 몸담았던 이전 회사도 보유하고 있는 데이터 양이 어마어마해서 이것을 어떻게 사업화 할 수 있을까에 대해 고민 했었거든요. 소위 플랫폼 사업을 하는 회사들이 가장 우선적으로 고려하는 비즈니스 모델이 바로 인포노믹스 일 것입니다.




독일의 Talanx라는 보험회사는 자전거 보험을 제공하는 회사인데 위와 같이 나의 실시간 위치를 공유하는 옵션을 선택하면 보험료를 할인 해 줍니다.(할인 된 금액만큼 주고 사용자의 위치정보를 산다고 볼 수도 있겠으나 뭔가 물품을 제공하는 것이 아니니 원가는 들지 않겠네요. 좋은 아이디어인 것 같습니다.)




이렇게 모인 자전거 보험 이용 사용자들의 위치정보와 보험고객의 사고 발생 데이터와 결합하여 사고발생이 많은 지역을 알 수 있게 되고, 이후 사용자가 다시 보험상품을 이용하게 되었을 때 과거 이동지역을 분석한 데이터를 기준으로 새로운 가격을 제시할 수 있다는 거죠.(실제 자동차 보험도 이 정도 까지는 아니지만 동종업계 동일차종의 사고율에 따라서 보험갱신 시 요금이 줄어들거나 늘어나죠.) 또한 지방 정부와 협력하여 자전거 도로를 만드는데 있어서도 아주 중요한 데이터로 활용될 수 있을 거입니다. 가령 사고가 많이 발생하는 지역은 보수를 한다던가, 제대로 된 도로가 없는 곳으로 많이 다닌다면 추가 자전거 도로를 건설할 수 있겠죠. 이렇듯 방대한 데이터를 분석하여 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있는 기회는 점점 더 많아 질 것입니다.




그렇다면, 기업은 이 애널리틱스 트렌드에 어떻게 대응해야 할까요? 가트너는 위와 같이 3단계로 구분지었는데요. 반드시 위 단계를 거칠 필요는 없습니다. 많은 기업이 오늘날 도 아닌 그 이전 단계에 머물러 있는 것이 현실입니다. (저는 이전 회사에서 위 장표의 Today에 있는 Tableau를 이용해 데이터를 분석해 본 경험이 있긴 하나 그 활용도는 제 개인의 업무에 한정되었기에 저도 1단계만 경험했었다고 보는게 맞는 것 같습니다.)

아니, 1단계에도 미치지 못한 회사가 훨씬 더 많을 겁니다. IBM Cognos같은 솔루션은 과거의 데이터를 분석하여 BI를 구현해 주는 솔루션인데, 정말 많은 기업들이 전사 차원에서 데이터를 모아 분석하고 BI로 구현하여 의사결정에 활용하지 않고, 여전히 Excel을 활용하여 필요할 때 마다 데이터 모으고 피벗 돌리고 차트 그리고 있거든요. 여전히 과거 데이터에 메달려 있는 것이죠. 저 역시 그래왔구요. 이 애널리틱스 트렌드에 동참하기 위해, SAP는 반드시 위 단계를 거칠 필요 없이 바로 3단계로 넘어가라고 조언합니다. 즉, 1단계에 위치해 있다면 그것 만으로도 남들 보다 앞서 나가는 것이니 2단계를 거치지 말고 바로 3단계로 넘어가라는 것이죠. 인도와 중국이 통신기술에 있어서 유선을 거치지 않고 바로 무선으로 넘어간 것 처럼 말이죠.




이를 위해 SAP는 Analytics Cloud에 기존 데이터 분석 및 새로운 기회 탐색, 머신러닝을 통한 미래 예측 및 영향 분석, 이를 토대로 계획을 세울 수 있는 기술을 모두 때려박았습니다. SAP Analytics Cloud를 활용하면 3단계로 바로 넘어갈 수 있는 것입니다. 




애널리틱스 3단계에 도달하면 위와 같이 대쉬보드를 토대로 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이 SAP Digital Boardroom은 별도의 공간에서 시연해 볼 수 있었는데요. 나중에 자세히 다루도록 하겠습니다.




하지만 Digital Boardroom같은 대시보드는 의사결정 권한이 있는 경영진에서 주로 활용하고 실무진들이 활용하기는 어렵습니다. 더군다나 실무진들은 이런 형태의 데이터를 보기 위해 유관부서에 협조를 구하거나 원하는 형태의 데이터를 보기 위해 대시보드를 이리 저리 씹고 뜯고 해야 하죠. 이때 데이터에 대한 분석적 시각이 없다면 내가 어떤 데이터를 봐야하는 지도 잘 모를 수 있습니다. 제가 예전에 Tableau를 사용할 때 한 30여분 열심히 이리 저리 차트를 그리다 보면 이거다 싶은 지표가 하나 딱 나오거든요. 실제 제 생각대로 데이터가 잘 나타나지도 않구요. 더군다나 원천 데이터를 얻기 위해 유관부서에 데이터 달라고 요청하면 회신 받기까지 하세월이죠.(제공해 주면 그나마 다행입니다. 왜 필요한지 어디에 쓸 건지 그 사유도 상세히 제공해야 하는 어려움도 있습니다.)

이럴 때 SAP는 단순히 검색창에 원하는 형태의 데이터를 대화형태로 입력하고 검색하는 것만으로도 원하는 데이터를 바로바로 볼 수 있게 해 줍니다. 즉, 옆에 데이터 사이언티스트가 있어서 '나 지금 경기도 북부 지역 매장들의 매출과 마진이 필요해' 라고 말하면 'ㅇㅋ 5분만 기다려' 라고 뚝딱 데이터를 만들어 주는 것 보다 더 빠르게 거의 실시간으로 데이터를 보여줍니다. 만약 이전 회사에서 SAP Analytics를 사용했었더라면 아마 저는 일찌감치 다른일 알아봤었어야 했겠네요.




그러나 데이터 활용에 있어 가장 큰 걸림돌은 바로 개인정보보호법 입니다. 많은 데이터들이 있어도 법적 규제 때문에 제대로 활용할 수 없는 경우가 매우 많죠.(실제로 저 역시 이전 회사에서 이 문제 때문에 3개월 정도 준비하다가 엎었던 경험이 있습니다.) 하지만 SAP는 GDPR 이슈로 인해 개인정보들을 식별할 수 없게 처리했을 때 그 전과 비교하여 5% 미만의 오차율을 보인다고 합니다. 이 정도 오차면 법적 규제가 있어도 충분히 활용할 수 있을 것입니다. 그 만큼 분석기술이 뛰어나다고 할 수 있겠죠.




맨체스터시티는 SAP Analytics Cloud를 활용하여 선수들의 데이터를 수집 분석 후 전술에 활용할 뿐만 아니라 각종 통계 데이터를 인터렉티브 대시보드를 경기장 외부에 설치 했습니다. 여기서 팬들은 직접 선수들의 기록을 살펴 봄으로써 경기에 더 몰입하게 해 준다고 합니다. 팬심이 더 깊어짐은 당연하겠죠.(그만큼 못하면 욕도 더 많이 할 것 같네요.)




결과적으로 데이터가 가장 중요한 자산이 되는 디지털 시대를 앞서 나가기 위해 기업은 지능형 기업(인텔리전트 엔터프라이즈)로 진화해야 하고, 이를 위해 필요한 것이 바로 애널리틱스라는 것입니다. 다가올 미래를 준비하기 위해 필요한 기술들을 모두 보유하고 있고, 경험도 풍부한 SAP와 함께 하라는 것으로 세션은 마무리 되었습니다.



오전 세션 #2 두산 중공업 디지털 솔루션 사례 / 두산중공업 장세영 부장




어어지는 세션은 두산중공업의 사례 입니다. 이제껏 본 고객사례 발표자 중 가장 자연스러운 발표를 해 주셨는데요. SAP관계자 분이 아닌가 착각이 들 정도로 능숙하게 발표 해 주셨습니다. 두산중공업의 경우 산업플랜트 및 발전시설을 건설하는 에너지 회사인데요. 설계부터 제작, 건설, 이후 유지보수까지 담당한다고 합니다.




두산 중공업은 SAP Leonardo의 도움으로 위와 같이 공장 내 보일러 연소 최적화, 보일러 튜브 수명 관리, 문제 발생 시 조기경보 해 주는 솔루션을 개발했는데요. 자체적으로 사용하는 것 뿐만 아니라 




사우디에 300만명이 마실 수 있는 해수담수화 플랜트를 지었고 펌프 별 데이터 수집 및 분석을 통해 물 에너지 관리 솔루션을 개발했다고 합니다. 시스템에서 어떻게 현재 관리되고 있는지 현황을 보여주고 문제 발생 시 대응 가이드를 제공해 준다네요. 이를 통해 전력비를 절감시킬 수 있다고 합니다.




제주도 해안에 지어서 운영 중인 풍력발전기(날개 길이 하나에 100미터가 넘는다네요.) 모니터링 솔루션도 운영 중이고요.




이런 솔루션들은 위와 같은 SAP Leonardo의 첫 단계인 Design Thinking으로 출발 했습니다.(SAP Leonardo 접근법에 대해서는 이후 콘텐츠에서 자세히 다루겠습니다.) 위와 같이 솔루션 개발을 위한 회의를 두산, SAP, 그리고 두산의 솔루션을 사용하는 고객사 담당자까지 참여해서 진행했다고 합니다. 현장의 목소리를 처음부터 반영시켜 개발할 솔루션의 개념을 정립한 것이죠.




결과적으로 좌측의 프로토타입부터 시작해서 우측의 실제 운영하는 솔루션으로 발전했다고 합니다. SAP Leonardo에서 제공하는 프로토타이핑 툴을 이용해서 초기 설계를 하고 운영을 해 본 뒤 현장 피드백을 반영하여 우측의 솔루션으로 발전시켰다는 것입니다.




구체적으로 SAP Leonardo가 무엇이고 어떤 역할을 하는 것인지 이 장표에서 오전 세션 중 거의 처음으로 자세히 언급 되었습니다. 장표만 살펴보면 기존 SAP 애플리케이션을 모아 놓은 하나의 커다란 플랫폼으로 볼 수 있는데요. 단순한 플랫폼은 아니었습니다. 제가 이해한 개념에 대해서는 역시 다음 콘텐츠에서 자세히 다루도록 하겠습니다. 




이렇게 두산중공업은 SAP Leonardo의 도움으로 개발한 디지털 솔루션을 자체적으로 사용하는 것에서 나아가 수출까지 하고 있습니다. 인도 최대 민자발전사 사산파워가 운영하는 석탄화력발전소에 BTMS 연소최적화 솔루션을 공급했다고 합니다. 우리나라 동서발전네는 조기경보솔루션을 공급하여 올해 초 부터 운영 중이라고 하고 반년 새 60건의 고장을 찾아 27억원에 달하는 비용을 절감했다고 합니다.

이로써 두산중공업은 H/W에서 S/W까지 공급하게 되었습니다. Digital Transformation의 훌륭한 사례라고 볼 수 있겠습니다. 새로운 비즈니스 기회를 창출한 것이니까요. 이번 세션을 끝으로 오전 세션이 모두 마무리가 되었고 자리에서 점심 식사가 제공 되었습니다. SAP가 이번 행사에 투자 제대로 한 것 같습니다. 메뉴 한번 보고 가실게요~


당연히 도시락을 예상했는데 세상에 코스요립니다. 애피타이저부터 간이 세지 않고 슴슴한 것이 딱 제 스타일이었는데 이후 나온 수프의 완두콩 씹어보고 살짝 놀랬네요. 이렇게 탱글탱글한 완두콩이라니.....  이어지는 요리 모두 훌륭 했습니다. 스테이크도 야들야들 아주 연했고 소스도 간이 세지 않아 딱 좋았습니다. 양은 물론 많지는 않았지만 아주 만족스러운 점심이었네요. 매번 식은 호텔 도시락(물론 장국은 뎁혀서 나오지만요.)만 먹다가 간만에 풀코스로 먹으니 위가 제대로 호강했습니다.


 
부스 탐방 : SAP Digital Boardroom




점심을 먹고 들른 SAP Digital Boardroom 입니다. Tableau 사용 경험이 있어서 많이 기대 했습니다. 이전 회사에서 Tableau를 제가 도입했거든요. 우연히 배너광고에 연결 된 동영상을 보고 너무 좋아 보여서 체험해 보고 사내 도입까지 성사 시켰는데 저는 결국 중간에 부서 이동으로 한 반년 조금 쓰고 말았네요. 아.무.튼. 이미 상담 받으시는 분들이 많이 계셔서 한발짝 떨어져 살펴보니 대시보드 형태는 Tableau와 크게 다르지 않았습니다.

 
<Tableau의 위치를 나타내는 가트너 매직쿼드런트 보고서, Tableau와 Microsoft가 독보적이네요.>




<Tableau로 구성한 대시보드 예시, 사용자의 능력에 따라 정말 어마어마한 대시보드를 만들 수 있습니다.>



제가 또 궁금한 것은 못참는 성격이라, 설명 해 주시는 SAP 파트너 분께 여쭤 봤습니다. Tableau와 뭐가 다르냐고 말이죠. 솔직히 보여지는 차트는 모두 Tableau에서 구현 가능합니다. 이 SAP 대시보드는 뭐가 다른 것인지 궁금 했습니다. 파트너 님 말씀으로는 대시보드는 구성하는 차트와 대시보드 편집 기능, 실시간 변수에 따른 차트가 변하는 기능은 대동소이 하나 가장 다른점은 데이터 인사이트를 제공한다는 것이었습니다.

좀 더 자세히 말씀 드리면, 제가 Tableau를 쓰면서 가장 어려웠던 것이 데이터 해석 능력이었습니다. 변수를 세팅하고 차트를 만들고 이리 저리 돌려봐도 이 차트가 의미하는 것이 무엇인지는 제 머릿속에 있다는 거죠. 즉, 저의 생각대로만 차트를 만들고 대시보드를 구성할 수 있다는 것입니다. 하지만 SAP는 미처 사용자가 발견하지 못한 부분을 알아서 탐지하여 알려줍니다.


<이정도 대시보드는 사내 매출 데이터로 쉽게 만들 수 있습니다. 하지만 인사이트를 얻기는 어렵죠.>

 
가령 Tableau를 쓸 때는 내가 보고자 하는 지표는 월별 지역별 매출 현황이다 라고 마음먹고 대시보드를 구성합니다. 그리고 살펴보면 어느 지역이 문제인지 알 수 있겠죠. 하지만 다른 사람이 봤을 때 내 의도를 애초에 이해하고 있지 않으면 이게 뭘 의마하는 것인지 모를 수 있습니다. 즉, 보고자 하는 사람의 의도에 맞게 수동적으로 대시보드를 구성해야 한다는 것입니다. 하지만 SAP 대시보드는 일단 구성 해 두면 해당 지표에서 문제가 되는 부분에 별도로 표시를 해 주고 좌측 상단에서 '어느 지역 매출이 안좋고 이러한 위혐요인이 있어 보인다'라고 메세지를 띄웁니다. 그러면 사용자는 '오호라, 그래? 그렇다면 이 지역의 세부 매출이 어떤지 한번 살펴볼까?'라고 다음 단계로 드릴다운 할 수 있다는 거죠. 즉, 시스템이 알아서 데이터를 어떻게 보면 될 지에 대한 인사이트를 제공한다는 것입니다.

 
<SAP Digital Boardroom Youtube 캡쳐, 왼쪽의 빨간색 부분처럼 주의깊게 봐야 할 내용을 알림으로 알려주고 있습니다.>


SAP Digital Boardroom은 3개의 대형 터치스크린에서 구현하여 실시간으로 수집 된 데이터를 실시간으로 차트로 보여줄 뿐만 아니라 경영진 입장에서 문제점이 무엇인지 바로 바로 터치를 통해 드릴다운 하여 세부 내용을 파악하고 지시를 내릴 수 있게 해 줍니다. 여기에 SAP의 다양한 애플리케이션과 결합하여 회사에서 관리하는 모든 데이터를 한눈에 볼 수 있도록 도와주죠. 사내 IT애플리케이션이 SAP 중심으로 되어 있다면 Digital Boardroom의 효과는 아주 클 것 것 같습니다.

하지만 제 입장에서 해결되지 못한 한계도 뚜렷했습니다. Tableau를 사용할 때도 문제가 됐던 것이 흩어져 있는 데이터들을 하나로 합쳐서 Tableau 분석용 데이터 셋을 구성하는 것이었는데요. 각기 다른 양식으로 저장된 데이터를 가져다가 조인을 건다 한들 제대로 된 마스터 데이터 셋이 구성이 안되니 분석할 수 있는, 그릴 수 있는 차트에는 한계가 있었습니다.

SAP 대시보드도 마찬가지 였습니다. 일단 정형화 된 데이터 셋이 구성되어야 제대로 된 분석이 가능하다는 답변을 받았습니다. 결국 이러한 대시보드로 보여주기 위한 통합 데이터 셋을 구성하는 것이 먼저 해결 되어야 하고, 이 때문에 DB전문가들의 역량이 필요할 수 밖에 없는 구조인 것입니다. 어서 빨리 기술이 발전해서 어떤 양식의 데이터든 그냥 몽땅 SAP 대시보드에 연결하고 조인 걸면 알아서 척척 통합 데이터 셋을 만들고 대시보드로 좌라락 보여줄 수 있는 시대가 왔으면 좋겠네요.



오전 세션 마무리

여기까지 SAP Leonardo Now의 오전 순서 정리를 마쳤습니다. 지금까지 나온 내용들로만 봐서는 아직 Leonardo가 어떤 것인지 감이 잘 안오실 겁니다. 저도 그랬거든요. 오후에 진행 된 세션들에서 그 궁금증을 해결할 수 있었습니다. Leonardo가 궁금하신 분들은 다음 콘텐츠를 기대 해 주세요. 채널 고정! 이 아니고... SharedIT 사이트 이탈하지 마시구요!   끝!

 

5개의 댓글이 있습니다.

1st 5stars

약 일 년 전

읽는데도 한참 걸렸는데...
적으실땐 얼마나 많은 시간이 소요되었을지... 또, 여러번 반복하여 읽으며 수정하셨을텐데...
수고하셨을 노고가 느껴집니다.
잘 읽었습니다.
오늘은 여기까지 읽고 아쉽지만, SharedIT를 좀 벗어 났다가 내일 다시 시간 내어 다음 편을 읽어야 겠습니다~ ^^;;

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약 일 년 전

감사합니다~~^^*

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약 일 년 전

와우, 정리 감사합니다 덕분에 공부좀 할께요

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약 일 년 전

두산중공업 사례를 보니 대기업IT가 달라보여요;;

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약 일 년 전

대단한 정리입니다 b
직접 가서 들었어도 정리해주신 만큼 이해 못했을 것 같습니다;;

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